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人工智能(AI)是近几年来较热的话题之一,不管是医疗界、互联网界、服务界,还是制造业、工业等等,不和AI挂个边都不好意思出来和人打招唿(比如咱们运维界也有AIOps)。
机器学习(Machine Learning,ML),是人工智能的核心,是让计算机具有智能的途径。今天,我们就来介绍一下四种常用的机器学习编程语言!
四大机器学习编程语言对比
R语言
R是一种用于统计计算和图的语言及环境。它是一个GNU项目,与贝尔实验室的John Chambers及其同事开发的S语言及环境类似。R可以视为S的一种不同实现。二者存在一些重要差异,但使用S写的很多代码在R下运行时无需修改。
Python
Python是一种用于通用编程的解释型编程语言,由Guido van Rossum创建并于1991年发布。Python的设计强调代码可读性,使用了大量空格。它的结构使其在大规模和小规模编程中都能清晰明了。
MATLAB
MATLAB(matrix laboratory)是一种多范型数值计算环境。作为MathWorks开发的一种专用编程语言,MATLAB允许矩阵运算、函数和数据绘图、算法实现、用户界面创建,以及与用其他语言(包括C、C++、C#、Java、Fortran、Python)写成的程序进行交互。
尽管MATLAB的设计初衷是数值计算,但其中的可选工具箱使用MuPAD symbolic engine,具备符号计算能力。额外的包Simulink添加了图多领域模拟和针对动态和嵌入系统的基于模型的设计。
Octave
Octave可以看作是商业语言MATLAB的GNU版本,它是一种脚本矩阵语言(scripting matrix language),其语法有大约95%可与MATLAB兼容。Octave由工程师设计,因此预装了工程师常用的程序,其中很多时间序列分析程序、统计程序、文件命令和绘图命令与MATLAB语言相同。
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